CC BY
87
Finance and credit Financial management
ISSN 2311-8709 (Online) ISSN 2071-4688 (Print)
THE USE OF FINANCIAL MULTIPLIERS BY ESTIMATING THE VALUE OF BIOPHARMACEUTICAL COMPANIES
Evgeny V. ILYUKHIN, PhD in Biology, Associate Professor of Department of Economics, Management and Informatics, Institute of Aviation Technology and Management (Ulyanovsk State Technical University). evgeny.ilyukhin@gmail.com
Abstract
The article discusses the use of various types of financial multipliers to estimate the value of the biophar-maceutical companies' shares publicly traded in the USA. The author points out that it is quite challenging because the pharmaceutical companies are characterized by the income volatility that is related to cost, time and uncertainty of the research process. The paper emphasizes that the received results indicate the limited use of various financial multipliers in estimation of the biopharmaceutical companies' value. Moreover, the work makes the following meaningful observations: (1) the multiple valuation method does not explain the market value of biopharmaceutical firms with reasonable accuracy; (2) the equity value multiples are less appropriate for the valuation of biopharmaceutical firms than the entity value ones in except of more stable value drivers: sales and book value; (3) the traditional valuation multiples outperform the knowledge-related ones which can be used as an addition only; (4) the research intensity ratio can be employed for the valuation of biopharmaceutical firms because of its more accurate estimates compared to knowledge-related multiples; (5) ranks of enterprise value measure can be used for the selection of comparable firms of the studied sector.
Keywords: biopharmaceutical companies, multiplier, assessment, cost
Introduction
Biotechnology is a complex of techniques which employs living organisms or their parts for: making or modifying products, improving plants or animals and developing microorganisms for practical usage. Sometimes it is to be called the discovery industry because
the biotechnology industry has exploded to comprise a wide array of additional technologies and supportive businesses (in addition to the traditional recombinant DNA and monoclonal antibodies) [3]. It combines the achievements of the following biological disciplines: cell biology, embryology, biochemistry, molecular biology and genetics for launching profitable production process . The term of a biotechnology firm usually refers to the firm which develops biotechnological products and tools. According to the technologies used there are several industry sectors: biocatalysts, biomaterials, medical diagnostics and pharmaceuticals. The study covers biotechnology firms which focus on discovering and marketing of new drugs (biopharmaceutical firms). This industry sector can be divided into the following subsectors: 1) autoimmune, 2) biomaterial/skin/wound, 3) cancer, 4) cardiovascular, 5) diabetes/obesity, 6) genomics, 7) hematologic, 8) infectious diseases, 9) neurological, 10) osteoporosis, 11) respiratory, 12) transplantation 13) other [2]. Needless to say that biotechnology firms constantly deal with the different challenges: long timeframes and high development costs to commercialize a drug along with high risk and technical uncertainty This means that a firm usually spends a lot of money for a long period of time until it starts to generate profit. However some firms may have valuation before their products reach the market. Some people consider valuation as more art than science. It is like a mix of both the objective and subjective characteristics of a firm's all aspects which can be influenced by the following factors: the market competition level, capital availability or management team. There are a lot of different financial valuation techniques which provide investors with the estimates of firm's value. If they deal with publicly traded firms, a comparable analysis is often used. Such an analysis
provides a quick and easy way to obtain the first stage of a firm valuation. It determines a firm's value based on how other similar firms are valued in the market. There may be many factors to look at, in order to determine the comparables including the size, financial performance or growth stage. Once they are selected, investors usually look at different financial valuation multiples [6].
As the studied industry sector is a part of the very science-based industry, research and development (R&D) intensity measure can be applicable to the valuation of biotechnology firms .
Research intensity is measured usually by the ratios of scientific personnel to total employment or R&D expenditures to sales and gains in such variables as productivity, profits and assets. Actually, the ratio is often used as a measure to gauge the relative importance of R&D for the firms of the same sector or industry. However, R&D by itself is not a guarantee of good investment. Some firms do not see a payoff from their spending on R&D.
The objective of this study is to extend the research on equity valuation and investigate the significance of financial valuation multiples in the valuation of publicly traded biopharmaceutical firms.
Literature review
Despite of a number of studies on equity valuation techniques it is rather difficult to find the studies covering particular industries or sectors. As a rule the authors working on biotechnology valuation provide their opinion about the multiple valuation method without any empirical data.
Olli Arojarvi distinguishes several different multiples which can be used in relative pricing: price-to-book (P/B), price-to-earnings (P/E) and price-to-cash flows (P/CF). P/E and P/CF measures are quite useless because biotechnology firms usually do not generate positive cash flows and have negative (if any) earnings. P/B multiply (or its inverse - B/P) is recommended to look at even in the case of biotechnology firms as it is generally more stable than other multiples [2]. Chilung Mark Tang proposes a method of relative valuation in the comparable public companies analysis In this method the asset value is compared to the market value assessed for similar or comparable assets. It demands a presence of comparable assets and their market values. Such variables as earnings, cash flows, book value or revenues can standardize prices (Table 1).
Table 1
Categorization of multipliers [13]
Variable Content
Earnings Multiples Price/Earnings Ratio (PE), variants (PEG and Relative PE)
Value/EBIT Value/EBITDA,Value/Cash Flow
Book Value Multiples Price/Book Value, Value/ Book Value of Assets, Value/Replacement Cost ("Tobin's Q")
Revenues Price/Sales per Share (PS) Value/Sales
Industry Specific Variables Price/kWh, Price per ton of steel
The author finds the following disadvantages of this method: a lack of relationship between fundamentals and multiples and impossibility of findings truly identical firms. As an advantage he points out that it saves a lot of explanations, many of which are qualitative and difficult to measure [13].
Jacqueline Loh and Robert Brooks determining the performance of the portfolios of biotechnology stocks selected on the basis of price to earnings ratio find that the ratio is a poor tool for portfolio selecting [8]. Karl D. Keegan considering the usage of multiples in the comparable valuation of biotechnology firms determines multiples as simple approximations of discounted cash flows. Income statement and book value multiples are proposed for valuation. He notes that using this technique, an investor should pay attention to a number of moments: an investor ought to take into account multiples of firms from the same industry, the same revenue size and with similar performance histories; trailing measures determine the value of a firm in the present whereas the forward looking ones estimate the value in the future; but the economic and industry conditions are not determined in the future and therefore the use of income statement techniques is doubtful; it is often difficult to find comparables and corresponding multiples [6]. In pure valuation methodology studies, Andrew W. Alford using P/E multiply for testing the effects of different methods of identifying comparable firms based on industry membership finds that valuation accuracy increases when the fineness of the industry definition used to identify comparable firms is narrowed from 1-digit to 2-digit and 3-digit industry codes, but there are no further improvements when 4-digit industry codes are considered. He also finds that adding controls for earnings growth, leverage, and size does not significantly reduce valuation errors [1]. Steven N. Kaplan and Richard S. Ruback discover that the DCF model in the context of private equity
transactions and Enterprise Value/EBITDA multiply has similar valuation accuracy [5]. Jing Liu etal. find that the residual income method (RIM) performs worse than the multiples approach [7] . Andreas Schreiner in his empirical study shows that: equity value multiples outperform the entity value ones; knowledge-related multiples outperform the traditional ones in science-based industries; and forward-looking multiples, in particular the two-year forward-looking P/E multiple, outperform the trailing ones [12]. It is suggested that there is a relationship between investment in R&D and the market value and subsequent growth of firms on average. Some authors see the average productivity and economic profitability of R&D investment, in spite of their expected intrinsic uncertainty, both across firms and across time [4, 9].
Methodology
A multiple is defined as a ratio of the market price variable (such as the stock price, the market capitalization, or the whole enterprise value) to a particular value driver (such as earnings, revenues, or the work force) of a firm [10]. It can be considered as a complex measure which informs about the market's relation to a firm's market valuation compared to its competitors. The market value as a numerator differs multiples from the ratios which provide information on a firm's financial and operating performance (e.g., growth or profitability). Therefore, it is preferable to use a more precise term of multiple to avoid misinterpretations.
The multiples are grouped according to the numerator of a multiple and differentiate between equity value and entity value multiples
The equity value multiple is based on the stock price or the market capitalization of a firm, whereas the entity value multiple is based on the enterprise value of a firm. An equity value multiple is
X equity = p equity / x where p equity is the current market value of common equity, x is the underlying value driver of the multiple. An entity value multiple is
X entity = p equity + p net debt / x where p equity is the current market value of common equity, p net debt is the total debt minus/less cash and equivalents plus preferred stock and x is the underlying value driver of the multiple.
Then, multiples get categorized, based on whether they refer to: (1) accrual flow multiples; (2) book value multiples; (3) cash flow multiples; (4) alternative multiples. The Additional ratios category with research intensity ratio is also considered (Table 2). Research intensity ratio is calculated using the numbers from firm's income statement where research & development expenditures are compared to sales. It can be expressed in percentages too. A research intensity ratio is
X R&D intensity = r / s where r is the current research & development expenditures, x is the total revenue .
Descriptive statistics for the whole sample is used. The mean and median measures indicate the extent to which the valuation estimates are biased. The means suggest that all multiples yield negative biases; the medians suggest that the various multiples do not yield biased estimates for the whole sample The other statistics describes the distribution of the valuation errors used as the measures of accuracy for estimates. The presented statistical measures (i.e., standard deviation, the mean absolute errors and mean square error) yield similar information. In particular, they all give the same rank order for the various valuation multiples. Being the most popular statistical measure of the central tendency, the mean one can be of an inaccurate choice to estimate synthetic peer group multiples because it is heavily affected by outliers [11]. As a result, an alternative statistical measure such as the median one with quartiles is proposed. Although in this study, the results are projected through the means mainly.
Results
The sample of 73 publicly traded biopharmaceutical firms is used for the descriptive statistics represented in
Table 2
Categorization of studied multiples and ratios [12]
Variable Accrual flow multiples Book value multiples Cash flow multiples Alternative multiples Additional ratios
Equity value multiples P/S, P/OI, P/E P/BV P/OCF P/(OI+R&D) Research intensity: R&D/S
Entity value multiples EV/S, EV/OI EV/BV EV/ OCF EV/ (OI+ R&D)
Note. P - stock price, EV - enterprise value, S - sales/revenues, OI - operating income, E - net income/earnings, OCF - operating cash flows, R&D - research and development.
Table 3. The average firm has annual sales of $ 430.856, net income of $ 45.200 and book value of common equity of $ 586.169. Thus the mean net profit margin and the mean return on common equity equal 10.49 and 7.71 % respectively. It is worth to note that the presented financial characteristics are heavily skewed. It is indicated by significant differences between the means and medians. For all the numbers in the sample, the mean is higher than the third quartile. Table 4 presents the summary statistics of the investigated equity and entity value multiples. The mean measures show that sales and book value are more appropriate value drivers for valuation because they are
positive. Book value multiples are most stable as the means and medians are close.
The means of equity value multiples are 15.0 for P/S and 15.9 for EV/S multiples; -3.6 for P/OCF and -2.1 for EV/OCF multiples; and 4.5 for P/BV and 3.5 for EV/BV multiples. Negative measures of knowledge-related multiples (-3.0 for P/(OI+R&D) and -2.4 for EV/(OI+R&D)) show that the main part of biophar-maceutical firms spend more than earn. It is notable that the multiples presented in the table are not so positively skewed. The third quartiles tend to be higher than the means and the mean and median measures are not significantly different.
Table 3
Sample characteristics and descriptive statistics (in thousands of USD)
Variable Mean Median 1st quartile 3rd quartile Number of observations
Revenue (Sales) USD 430 856 16 555 3 662 71 494 717
Research and Development (R&D) USD 119 418 23 043 9 912 68 039 774
Operating Income (Oper Income) USD 78 082 -18 657 -42 665 -3 836 796
Net Income (Earnings) USD 45 200 -17 741 42 497 -3 417 802
Net Operationg Cash Flows (Cash) USD 107 859 -12 353 -27 584 -692 801
Book Value (BV) USD 586 169 35 358 10 712 115 737 798
Enterprise Value (EV) USD 2319 183 129 173 50 934 500 143 802
Note. 1) The table presents the characteristics of biopharmaceutical firms. 73 NASDAQ and AMEX listed biopharmaceutical firms are selected. Eleven-year price track record, as a selection criterion is demanded. As a result the pooled sample of annual data from 2002 to 2012 YY is presented. Annual accounting numbers are either as of January or September each year. Negative numbers are counted.
2) Sample characteristics: underlying exchanges: NASDAQ, AMEX; regional coverage - the USA, the EU; industry classification -Finance Yahoo Industry Browser; stocks within the sample - 73; period covered: 11 years (2002-2012)
Table 4
Equity/entity value multiples summary statistics
Variable Mean Median 1st quartile 3rd quartile Standard deviation SEM Ranks of all multiple types Number of observations
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Accrual flow multiples
P/S 15,9 8,7 4,4 18,1 19,04 0,781 7 595
EV/S 15,0 7,2 3,6 17,0 19,34 0,785 8 607
P/OI -4,2 -4,5 -9,7 -1,8 18,51 0,669 4 766
EV/OI -2,8 -3,4 -7,8 -0,7 17,05 0,616 3 765
P/E -4,3 -4,6 -9,7 -1,7 20,12 0,725 6 769
Cash flow multiples
P/OCF -3,6 -4,9 -11,0 -1,0 22,29 0,805 9 767
EV/OCF -2,1 -3,5 -8,7 0,0 19,33 0,695 5 773
Book value multiples
P/BV 4,5 3,5 1,6 6,1 10,85 0,387 1 784
EV/BV 3,5 2,8 0,9 5,4 11,73 0,418 2 788
Knowledge-related multiples
P/(OI+R&D) -3,0 -3,2 -15,1 11,7 27,73 1,038 11 714
EV/(OI+R&D) -2,4 -1,6 -11,7 10,1 24,31 0,913 10 709
Mean Square Error (MSE) - 0,540
Note. Multiples are calculated for each company in each year of the investigated period using accounting numbers as of the beginnings of January and September. Criteria for the calculation of multiples and thus inclusion into the summary statistics are (1) firm is a part of the sector; (2) the firm has the eleven-year price track record and (3) available 10 K SEC filings.
The valuation accuracy indicators of equity and entity value multiples within the sample are also reported in Table 4. The table presents the mean valuation accuracy and underlines that the multiply valuation method cannot explain the market values with reasonable accuracy The exception would be the book value multiples with the mean valuation error below fifty percent (the sixth column). The mean errors vary from 38.7 to 103.8 %. The best performing multiply in each category is marked. The tendency that the accrual flow multiples based on the value drivers closer to the bottom line of the income statement perform better than the multiples based on the value drivers further up in income statement may take place in the case of the studied sector. The more weak performance of the P/E multiply compared to the P/OI multiply can be explained by the specific taxation norms for developing (unprofitable) companies. Therefore, the usage of the net income multiply within the sector is rather limited. Comparing book value and earnings as the two most popular accounting value drivers, the study finds that multiples based on book value clearly outperform those based on net income. The poor performance of cash flow multiples contradicts the belief that cash flow measures are better than accrual flow measures in representing the future payoffs The column with multiple ranks clearly demonstrates low performance of knowledge-related multiples compared to the traditional ones. Despite of the relation of biopharmaceutical firms to very science-based industry, traditional multiples deliver the better value predictions than knowledge-related ones. The reason would be the different research intensity policy among firms within the industry sector.
Table 5 provides the evaluation results of equity value versus entity value multiples. For the comparison, absolute and relative differences in the performance of equivalent multiples are calculated. Focusing on individual multiples, the P/S and P/BV multiples are the only equity value multiples which exhibit the lower mean valuation error than the equivalent entity value ones. The difference in performance equals 0.51 and
Table 5
Performance of equity versus entity value multiples
Variable Mean valuation errors
Absolute Relative
difference difference (%)
Overall comparison Equity value vs. Entity value MPs 0,051 6,04
Accrual flow multiples
P/S, EV/S -0,004 -0,51
P/OI, EV/OI 0,053 8,60
Cash flow multiples
P/OCF, EV/OCF 0,110 15,83
Book value multiples
P/BV, EV/BV -0,031 -7,42
Knowledge-related multiples
P/(OI+R&D), EV/ 0,125 13,69
(OI+R&D)
Note. Negative numbers for the mean valuation errors indicate that equity value multiples outperform the entity value ones. For example, using the P/BV multiple instead of the EV/BV multiple reduces the mean valuation error on average by 7.42 %. For the overall comparison, the mean of the differences is aggregated.
7.42 % lower than that of the EV/S and EV/BV multiples respectively. In order to demonstrate the overall comparison, the average measures for individual multiples are aggregated. The comparison shows that entity value multiples perform 6.04 % better than the equivalent equity value multiples using the mean valuation error as a measure of accuracy. Although the overall result is more favorable for entity value multiples some equity value ones can explain the market values better through the more appropriate (stable) value drivers. Clearly demonstrates that biopharmaceutical firms spend on R&D activities more than they earn (Fig. 1). Both the mean (550% of sales) and median (140% of sales) confirm this observation and show also that the compared multiple is negative. There is a big gap in valuation accuracy between the research intensity ratio and the best performing knowledge-related multiply (EV/(OI+ R&D)). That means that R&D expenditures of biopharmaceutical firms are usually accompanied by
Variable Mean Median 1st quartile 3 rd quartile Standard deviation SEM Number of observations
R&D/S 5,5 1,4 0,4 4,1 12,05 0,462 681
EV/(OI+R&D) -2,4 -1,6 -11,7 10,1 24,31 0,913 709
Mean valuation errors
R&D/S и EV/(OI+R&D) Absolute difference Relative difference, %
-0,451 -49,40
Mean Square Error (MSE) 0,524
Fig. 1: Summary statistics and performance of research intensity ratio
other larger expenditures. It is also observed that operating loss of developing companies often almost equals R&D spending. Therefore using knowledge-related multiples is rather limited in the valuation of biophar-maceutical firms. In addition, the research intensity ratio performs about 50 % better than the knowledge-related multiples. It seems that the research intensity ratio is appropriate for a replacement of knowledge-related multiples as both of the measures provide similar information of how intensively biopharmaceutical firms tend to spend on R&D.
In order to consider the suitability of EV as a measure for selecting comparable firms within the industry sector, the summary statistics for the best performing multiple P/BV is compared to the first and fifth groups of biopharmaceutical firms (Table 6). The column with the standard deviation measures in Table 7 shows performance of the groups selected according to their EV ranks. Due to a big difference in the number of observations, the valuation error measure does not represent real performance of the groups with
Table 6
List of biopharmaceutical firms marked by EV ranks
Variable Firms
I group
$>10 BLN ALXN, AMGN, BIIB, CELG, GILD, REGN, SHPG
II group
$10-1 BLN ARIA, ARNA, BMRN, ILMN, INCY, ONXX, PDLI, QCOR, SGEN, VPHM, VRTX, VVUS
III group
$500-100 MLN DNDN, EXAS, EXEL, GEVA, IMGN, INFI, ITMN, LXRX, NPSP, SPPI, SQNM
IV group
$500-100 MLN AGEN, AMRI, ANIK, APDN, ARRY, CERS, CLDX, CLSN, CRIS, DYAX, IMMU, INSM, OGXI, RGEN, RPRX, SGMO, SPPT, VICL, XOMA
V group
$100 MLN-0 ARWR, ASTM, BCRX, BDSI, BSTC, CVM*, CXM*, CYTR, DSCO, GERN, GNVC, HEB, IDRA, IG*, INO*, NBS*, ONTY, OPXA, OXBT, PGNX, PTIE, SDIX, STEM, TTNP
* - AMEX-listed
similar EV ranks. That is the reason of using the standard deviation as a measure for comparison.
Time stability
The time stability of the obtained results is also considered in this study. In order to get an idea about the steadiness accuracy of the pattern, the performance indicators for the best and worst performing multiples (P/BV and P/ (OI+R&D), respectively) and their average are calculated in each year from 2002 to 2012. Figure 2 demonstrates the progression of the mean valuation errors for the sample of biopharmaceutical firms over the time period. The absolute levels of the performance indicators appear to be fairly inconsistent over time. Two noticeable deviations take place. The first is the post boom period after the dot-com bubble in the USA (2003 year). The second coincides with the post global crisis recovery period (2012 year). It is notable that rather strong stability is indicated during the vulnerable period of the recent crisis (2008-2010 years). A lack of the continuous flat lines suggests that the overall results are not robust enough throughout the sample period.
Conclusions
The study considers the valuation accuracy of different multiples in the valuation of biopharmaceutical firms . A dataset of 73 publicly traded in the USA biophar-maceutical firms is used. The tables of multiples for the eleven-year period from 2002 to 2012 years are formed. The proposed analysis assumes the direct proportionality between the market values and multiples. Comparable firms are selected within the same industry sector based on their EV ranks. As a result, the following observations have been made: (1) the multiple valuation method does not explain the market value of biopharmaceutical firms with a reasonable accuracy; (2) equity value multiples are less applicable to the valuation of biopharmaceutical firms than entity value ones in except of more stable value drivers: sales and book value; (3) traditional valuation multiples outperform knowledge-related ones which can
Table 7
Efficiency of EV ranks for selecting comparable companies
Variable Mean Median 1st quartile 3rd quartile Standard deviation SEM Number of observations
SECTOR 4,5 3,5 1,6 6,1 10,85 0,387 784
I group 5,9 4,9 3,1 6,4 4,21 0,480 77
V group 5,2 3,5 1,9 6,0 10,62 0,669 252
5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0
Fig. 2: Time stability of valuation errors for the best and worst performing multiples
<1/ i?
• P/(OI+R&D) .
-P/BV .
-The mean measure
be used as an addition only; (4) research intensity ratio can be employed for the valuation of biopharmaceutical firms because of its more accurate estimates compared to knowledge-related multiples; (5) ranks of enterprise value measure can be used for the selection of comparable firms of studied sector. The obtained results are valuable for usage of different statistical measures. What is more important is that the study provides a complex dataset of 73 publicly traded in the USA biopharmaceutical firms for the same time horizon. In general, the results extend the knowledge of valuation accuracy of different multiples and provide some reasons for using the multiply valuation method as the standard valuation approach. The common standard of the methodology and the empirical results make these results directly applicable to practice. It is found which type of information the market counts in order to value stocks. The study shows the meaning of additional knowledge-related multiples in the valuation of biotechnology firms . It also provokes the further studies in this area of equity valuation. An extension of the dataset for multiply valuation analysis of non-US traded biopharmaceutical firms can be suggested for the further studies.
References
1. Alford A. The Effect of the Set of Comparable Firms on the Accuracy of the Price-Earnings Valuation Method. Journal of Accounting Research, 1992, no. 30, pp. 94-108.
2. Arojarvi O. How to Value Biotechnology Firms: A Study of Current Approaches and Key Value Drivers:
MSc thesis. Finland, Helsinki School of Economics and Business Administration, 2001.
3. Drews J. Biotechnology's Metamorphosis into a Drug Discovery Industry. Nature Biotechnology, 1998, no. 16, pp.22-24.
4. Griliches Z. R&D and Productivity: The Econometric Evidence. Chicago, IL, University of Chicago Press, 1998.
5. Kaplan S.N., Ruback R.S. The Valuation of Cash Flow Forecasts: An Empirical Analysis. Journal of Finance, 1995, no. 50, pp. 1059-1093.
6. Keegan K.D. Biotechnology Valuation: An Introductory Guide. Chichester, John Wiley & Sons, 2008.
7. Liu J., Nissim D., Thomas J.K. Equity Valuation Using Multiples . Journal of Accounting Research, 2002, no. 40, pp. 135-172.
8. Loh J.Y.C., Brooks R.D. Valuing Biotechnology Companies Using the Price Earnings Ratio. Journal of Commercial Biotechnology, 2006, no. 12, pp. 254-260.
9. Mairesse J., Sassenou M. R&D and Productivity: A Survey of Econometric Studies at the Firm Level. OECD Science-Technology Review, 1991, no. 8-9, p. 44.
10. Penman S. Financial Statement Analysis and Security Valuation. New York, McGraw-Hill, 2004.
11. Pratt S., Reilly R., Schweihs R. Valuing a Business. Irwin, Homewood, IL, 2000.
12. Schreiner A. Equity Valuation Using Multiples: An Empirical Investigation. Switzerland, University of St. Gallen, 2007.
13. Tang C. M. The Essential Biotech Investment Guide: How to Invest in the Healthcare Biotechnology and Life Sciences Sector. Singapore. Singapore, Mainland Press, 2002 .
УДК 336.767
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ МУЛЬТИПЛИКАТОРОВ ПРИ ОЦЕНКЕ СТОИМОСТИ БИОФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ
Е.В. ИЛЮХИН, кандидат биологических наук, доцент кафедры экономики, управления и информатики E-mail: evgeny.ilyukhin@gmail.com Институт авиационных технологий
и управления Ульяновского государственного технического университета
В статье рассматривается применение различных типов финансовых мультипликаторов для оценки стоимости публично торгуемых в США биофармацевтических компаний. Это является довольно сложной задачей, поскольку биофармацевтические компании характеризуются волантильнос-тью доходов, что связано с затратами, сроками и неопределенностью научно-исследовательского процесса. Полученные результаты свидетельствуют об ограниченном применении различных финансовых мультипликаторов при оценке стоимости биофармацевтических компаний.
Ключевые слова: биофармацевтические компании, мультипликаторы, оценка, стоимость
Введение
Биотехнология - комплекс методов, использующих живые организмы или их части для производства или модификации продуктов, выращивания растений, животных и микроорганизмов при последующем их использовании. Иногда отрасль называют «индустрией открытий», поскольку ее участники все чаще стали использовать другие дополнительные технологии и сопутствующие производства (в дополнение к традиционной рекомбинантной ДНК и моноклональным антителам) [3]. Для запуска прибыльного процесса производства отрасль комбинирует достижения следующих биологических
наук: клеточной биологии, эмбриологии, биохимии, молекулярной биологии и генетики. Термин «биотехнологическая компания» обычно относят к компании, которая разрабатывает продукты и инструменты на основе биотехнологий. Исходя из используемых технологий, выделяют несколько секторов: биокатализаторы, биоматериалы, медицинская диагностика и лекарственные препараты.
Представленное исследование рассматривает биотехнологические компании, которые занимаются разработкой и реализацией новых лекарственных препаратов (биофармацевтические компании). В данном секторе выделяются несколько подсекторов:
1) аутоиммунные болезни;
2) биоматериалы (кожные заболевания, раны);
3) раковые болезни;
4) сердечно-сосудистые заболевания;
5) диабет (ожирение),
6) геномика;
7) гематология;
8) инфекционные болезни;
9) неврология;
10)остеопороз;
11) респираторные заболевания;
12) трансплантация и др. [2].
Излишне говорить о том, что биофармацевтические компании постоянно сталкиваются с различными сложностями, которые заключаются
в больших сроках и значительных затратах на коммерциализацию препаратов, что связано с высоким риском и технической неопределенностью. Это означает, что компания тратит значительные средства в течение долгого периода времени до того момента, пока не начнет получать прибыль. Однако некоторые компании могут иметь свою стоимость до того, как их продукты попадут на рынок.
Некоторые экономисты относятся к оценке стоимости компании как к искусству, нежели науке. Это подобно совокупности объективных и субъективных характеристик всех аспектов компании, которые могут быть подвержены влиянию следующих факторов, к которым можно отнести:
- уровень конкуренции на рынке;
- доступность капитала;
- качество собственного управления.
Существует множество различных методов, которые предоставляют оценку стоимости компаний. В случае с публично торгуемыми компаниями часто используется сравнительный анализ. Данный анализ - это быстрый и несложный способ получения первичной оценки стоимости компании. Он определяет стоимость компании на основании стоимости на рынке других сходных компаний.
Существует много факторов, на которые нужно обратить внимание при выборе сравниваемых компаний: размер компании, производительность или стадия развития компании. Как только компании выбраны, инвесторы обычно обращаются к нескольким различным финансовым мультипликаторам [6].
Поскольку исследуемый сектор является частью отрасли, которая сильно ориентирована на науку, то показатель интенсивности научно-исследовательской деятельности (НИД) может быть применим к оценке биофармацевтических компаний.
Интенсивность НИД обычно измеряется такими коэффициентами, как отношение количества научного персонала к общему числу рабочих, либо как отношение затрат на НИД к продажам. Это проявляется в таких показателях, как продуктивность, доход и активы. На самом деле коэффициент часто используют как показатель относительной важности НИД для компаний одного сектора или отрасли. Однако НИД сама по себе не является гарантией удачного вложения средств. Некоторые компании вообще не получают прибыли от затрат на НИД.
Цель представленного исследования состоит в том, чтобы расширить исследование методов оценки
стоимости компаний, а также изучить пригодность финансовых мультипликаторов для оценки публично торгуемых биофармацевтических компаний.
Обзор литературы
Несмотря на множество исследований, посвященных методам оценки стоимости компаний, довольно сложно найти работы, рассматривающие отдельные отрасли или сектора. Как правило, исследователи, занимающиеся оценкой биотехнологических компаний, выражают свое отношение к методу мультипликаторов без указания каких-либо эмпирических данных. Так, исследователь А. Агсудт выделяет несколько различных мультипликаторов, которые могут быть использованы для относительной оценки компании:
- отношение цены к балансовой стоимости
(P/B);
- отношение цены к прибыли (P/E);
- отношение цены к денежным средствам (P/CF).
Показатели P/E и P/CF малополезны, поскольку биотехнологические компании обычно не генерируют денежных средств и имеют отрицательную (при ее наличии) прибыль. При этом, даже рассматривая биофармацевтические компании, рекомендуется обращать внимание на мультипликатор P/B (либо его на обратный показатель - B/P), поскольку он стабильнее других мультипликаторов [2].
Исследователь С. Tang предлагает метод относительной оценки при сравнительном анализе публичных биотехнологических компаний. В данном методе стоимость исследуемого актива сравнивается с рыночной стоимостью сходных (сравниваемых) активов. Этот метод требует наличия сравниваемых активов с их рыночной стоимостью. Такие показатели, как прибыль, денежные средства, балансовая стоимость или уровень продаж, могут стандартизировать цены (табл. 1). Исследователем указываются следующие недостатки данного метода: отсутствие связи между фундаментальными показателями и мультипликаторами, а также невозможность нахождения абсолютно идентичных компаний. В качестве преимущества исследователь указывает на то, что рассматриваемый метод не требует многих объяснений (это касается качественных и трудно-измеряемых показателей) [13].
Так, исследователи J. Loh и R. Brooks, определяя доходность портфелей акций биотехноло-
Таблица 1
Категоризация мультипликаторов [13]
Показатель Содержание
Мультипликаторы прибыли Отношение цены к прибыли, варианты отношений (отношение РЕ к росту доходности и относительный РЕ)
Рыночная стоимость компании (прибыль до вычета процентов и налогов) Отношение цены к прибыли до вычета процентов, налогов, затрат на износ оборудования и амортизацию. Отношение цены к денежным средствам
Мультипликаторы балансовой стоимости компании Отношение цены к балансовой стоимости, отношение цены к балансовой стоимости активов, отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости (коэффициент Тобина)
Уровень продаж Отношение цены к продажам на акцию (ГО). Отношение рыночной стоимости к продажам
Специфические показатели (для какой-либо отрасли) Отношение цены к 1 кВт-ч и т.д.
гических компаний, отобранных на основе коэффициента цена/прибыль, обнаружили, что данный коэффициент малоэффективен при формировании инвестиционного портфеля [8].
Исследователь К. Keegan, рассматривая использование мультипликаторов при сравнительной оценке биотехнологических компаний, определяет мультипликаторы как приближенные значения дисконтированных денежных средств. Для оценки им предлагаются мультипликаторы прибыли и убытков, а также мультипликаторы балансовой стоимости компании. Исследователь отмечает, что, используя данный метод, инвестору необходимо уделять внимание многим моментам:
- следует учитывать мультипликаторы только компаний одной отрасли, с одинаковым объемом продаж и схожей историей производства;
- текущие показатели определяют стоимость компании в текущий момент, в то время как перспективные показатели предполагают ее оценку в будущем, когда экономические и отраслевые условия еще не определены и, следовательно, использование данного метода ограниченно;
- довольно сложно найти сравниваемые компании и подходящие мультипликаторы [6].
В исследованиях, посвященных только методам оценки стоимости компаний, А. А1йэМ, используя мультипликатор Р/Е для тестирования эффектов раз-
личных методов определения сравниваемых компании (исходя из их принадлежности к определенной отрасли), обнаруживает, что аккуратность оценки увеличивается, когда точность определения отрасли сужается от 1- до 2- и 3-значного шифра. Однако при этом, как отмечает исследователь, отсутствует дальнейшее улучшение при использовании 4-значных шифров. Исследователь также указывает, что учет контрольных критериев, таких как рост доходов, уровень долга и размер компании, незначительно увеличивают точность при оценке [1].
Исследователи S. Kaplan и R. Ruback обращают внимание на то, что метод дисконтирования денежных средств в контексте непубличных транзакций и мультипликатор EV/EBITDA имеет схожую точность оценки [5].
Другие исследователи указывают на то, что метод остаточного дохода (RIM) менее эффективен, чем метод мультипликаторов [7].
Экономист A. Schreiner в своем эмпирическом исследовании демонстрирует, что: мультипликаторы рыночной стоимости превосходят мультипликаторы стоимости компании; мультипликаторы знаний превосходят традиционные мультипликаторы в отраслях, ориентированных на научную деятельность, а также перспективные мультипликаторы (в частности, 2-летний перспективный мультипликатор P/E превосходит текущие мультипликаторы) [12].
Было подтверждено, что существует связь между вложениями в НИД, рыночной стоимостью и последующим ростом компаний. Некоторые исследователи обнаруживают среднюю и экономическую продуктивность вложений в НИД, несмотря на присущую им неопределенность как среди компаний, так и во времени [4; 9].
Методы исследования
Мультипликатор - это отношение показателя рыночной оценки (цена обыкновенной акции, рыночная капитализации или стоимость всей компании) к определенному показателю стоимости (прибыль, уровень продаж или рабочая сила) компании [10]. Его можно рассматривать как комплексный показатель, который информирует об отношении рынка к стоимости компании в сравнении с ее конкурентами. Рыночная стоимость как знаменатель отличает мультипликаторы от коэффициентов, которые предоставляют информацию о финансовых и операционных показателях компании (например,
показатели роста или прибыльности компании). Неформально показатели, которые информируют участников рынка о рыночной стоимости компании по сравнению с ее ближайшими конкурентами, продолжают называть коэффициентами, которые отражают лишь финансовые и операционные показатели компании (ликвидность, леверидж, рост). Для того чтобы избежать неверного толкования, предпочтительнее использовать термин «мультипликатор» [12].
Мультипликаторы сгруппированы в соответствии со знаменателем мультипликатора и разделяются на мультипликаторы, относящиеся к рыночной стоимости компании, а также на мультипликаторы, относящиеся к стоимости компании.
Мультипликаторы, относящиеся к рыночной стоимости компании, основаны на рыночной цене или рыночной капитализации компании, тогда как мультипликаторы, относящиеся к стоимости компании, основаны на ее реальной стоимости.
Мультипликатор, относящийся к рыночной стоимости, рассчитывается следующим образом:
V = •Рр.с/ X
где рр с - текущая рыночная стоимость (цена) одной обыкновенной акции; х - соответствующий фактор стоимости. Мультипликатор, относящийся к стоимости компании, рассчитывается следующим образом:
^с.к = Рр.с + Ро.д/ X где ррс - текущая рыночная стоимость (капитализация) компании;
ро д - все обязательства компании минус денежные средства и эквиваленты и плюс стоимость привилегированных акций (при их наличии). Затем мультипликаторы систематизируются исходя из того, относятся ли они:
1) к мультипликаторам источников накоплений;
2) к мультипликаторам балансовой стоимости;
3) к мультипликаторам денежных средств;
4) к альтернативным мультипликаторам.
Категория «Дополнительные коэффициенты»
с коэффициентом интенсивности НИД также принимается во внимание (табл. 2).
Коэффициент интенсивности НИД рассчитывается на основании данных в отчете о прибыли и убытках компании, когда показатель затрат на НИД сравнивается с общим объемом продаж (значение показателя также может быть выражено в процентах).
Коэффициент интенсивности НИД рассчитывается следующим образом:
^инт.НИД = Г / 5,
где г - текущие затраты на НИД;
5 - текущий объем продаж за год.
В анализе используется описательная статистика для всей выборки. Средние и медианы показывают степень смещения значений оценки. Средние обозначают, что все мультипликаторы дают отрицательные отклонения, в то время как медианы свидетельствуют о том, что различные мультипликаторы не дают смещений в оценках для всей выборки. Остальная статистика описывает распределение ошибок при оценке и используется как показатель точности оценок. Другие статистические показатели (стандартное отклонение, абсолютная ошибка среднего и среднеквадратическая ошибка среднего) дают схожую информацию (в частности, они выстраивают одинаковые ранги для различных мультипликаторов).
Являясь наиболее популярным статистическим показателем центральной тенденции, среднее может стать неверным выбором для оценки искусственных равных групп мультипликаторов, поскольку на него сильно влияют посторонние (аномальные) значения [11]. В результате, альтернативное статистическое
Таблица 2
Категоризация исследуемых мультипликаторов и коэффициентов [12]
Показатель Мультипликаторы источников накоплений Мультипликаторы балансовой стоимости Мультипликаторы денежных средств Альтернативные мультипликаторы Дополнительные коэффициенты
Мультипликаторы, относящиеся к рыночной стоимости компании P/S, P/OI, P/E P/BV P/OCF P/(OI+R&D) Research intensity: R&D/S
Мультипликаторы, относящиеся к стоимости компании EV/S, EV/OI EV/BV EV/ OCF EV/ (OI+ R&D)
Примечание. P - цена акции, EV - стоимость компании, S - уровень продаж, OI - операционная прибыль, E - чистая прибыль, OCF - денежные средства от операционной деятельности, R&D - научно-исследовательская деятельность.
значение - медиана предлагается с квартилями. При этом в данном исследовании результаты анализируются в основном с использованием показателя среднего значения.
Результаты
Выборка из 73 публично торгуемых биофармацевтических компаний используется для описательной статистики, представленной в табл. 3. Объем годовых продаж биофармацевтической компании в среднем составляет 430 856 долл., чистая прибыль -45 200 долл. и балансовая стоимость - 586 169 долл. Таким образом, рентабельность и средняя прибыль равны 10,49 и 7,71% соответственно. Следует отметить, что представленные финансовые показатели значительно смещены. Это определяется значительными различиями между средними и медианами. Для всех значений выборки среднее выше, чем третий квартиль.
Далее, в табл. 4 представлена обобщенная статистика изучаемых мультипликаторов по отношению к рыночной стоимости компании, а также к стоимости компании. Средние свидетельствуют, что выручка и балансовая стоимость являются более подходящими факторами стоимости для оценки, поскольку они остаются положительными. Мультипликаторы балансовой стоимости наиболее стабильны, так как среднее и медиана имеют близкие значения.
Средние значения мультипликаторов к рыночной стоимости: 15,0 для P/S и 15,9 для EV/S; -3,6 для P/OCF и -2,1 для EV/OCF; 4,5 для P/BV и 3,5
Характеристика выборки и ош
для ЕУ/ВУ. Отрицательные значения мультипликаторов знаний (-3,0 для P/(OI+R&D) и -2,4 для EV/(OI+R&D) означают, что основная часть биофармацевтических компаний тратит больше, чем зарабатывает.
Примечательно, что мультипликаторы, представленные в табл. 4, не так заметно смещены. Третьи квартили обычно выше, чем средние, а средние и медианы различаются незначительно.
Показатели точности оценки мультипликаторов к рыночной стоимости компании, а также к стоимости компании всей выборки также представлены в таб. 4. Необходимо отметить, что в табл. 4 представлена точность оценки среднего (метод оценки с помощью мультипликаторов не может объяснять рыночных оценок с достаточной точностью). Исключением могут стать мультипликаторы балансовой стоимости с ошибкой среднего ниже 50% (столбец 6). Диапазон ошибок среднего составляет от 38,7 до 103,8%. Наиболее точные мультипликаторы в каждой категории выделены полужирным курсивом. Тенденция, что мультипликаторы источников накоплений, подсчитанные по отношению к факторам стоимости, расположенных в отчете о прибылях и убытках ближе к показателю выручки с продаж, эффективнее, чем мультипликаторы, расположенные ниже, может иметь место в случае с компаниями исследуемого сектора. Более низкую эффективность мультипликатора Р/Е по сравнению с Р/01 можно объяснить особыми правилами налогообложения для развивающихся (убыточных) компаний. Следовательно, использование мультипликатора чистой прибыли для данного сектора
Таблица 3
1тельная статистика, тыс. долл.
Показатель Среднее Медиана 1-й квартиль 3-й квартиль Число наблюдений
Уровень продаж компании 430 856 16 555 3 662 71 494 717
Затраты компании на НИД 119 418 23 043 9 912 68 039 774
Операционная прибыль компании 78 082 -18 657 -42 665 -3 836 796
Чистая прибыль компании 45 200 -17 741 42 497 -3 417 802
Денежные средства компании от 107 859 -12 353 -27 584 -692 801
операционной деятельности
Балансовая стоимость компании 586 169 35 358 10 712 115 737 798
Стоимость компании 2 319 183 129 173 50 934 500 143 802
Примечание. 1) таблица представляет характеристики исследуемых биофармацевтических компаний. Были отобраны 73 биофармацевтические компании, акции которых торгуются на биржах NASDAQ и AMEX. 11-летний трек биржевой цены одной обыкновенной акции является обязательным критерием отбора. В результате представлена объединенная выборка годовых данных с 2002 по 2012 г. Годовые бухгалтерские показатели представлены на январь либо сентябрь каждого года. Отрицательные значения учитываются.
2) Характеристика выборки: основные биржи - NASDAQ, AMEX; региональный охват - США, ЕС; использованная классификация отраслей - Finance Yahoo Industry Browser; число компаний в выборке - 73; период - 11 лет (2002-2012 гг.)
Таблица 4
Обобщенная статистика мультипликаторов, относящихся к рыночной стоимости компании, а также к стоимости компании
Показатель Среднее Медиана 1-й квартиль 3-й квартиль Стандартное отклонение Ошибка среднего Ранги всех типов мультипликаторов Число наблюдений
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Мультипликаторы источников накоплений
P/S 15,9 8,7 4,4 18,1 19,04 0,781 7 595
EV/S 15,0 7,2 3,6 17,0 19,34 0,785 8 607
P/OI -4,2 -4,5 -9,7 -1,8 18,51 0,669 4 766
EV/OI -2,8 -3,4 -7,8 -0,7 17,05 0,616 3 765
P/E -4,3 -4,6 -9,7 -1,7 20,12 0,725 6 769
Мультипликаторы денежных средств
P/OCF -3,6 -4,9 -11,0 -1,0 22,29 0,805 9 767
EV/OCF -2,1 -3,5 -8,7 0,0 19,33 0,695 5 773
Мультипликаторы балансовой стоимости
P/BV 4,5 3,5 1,6 6,1 10,85 0,387 1 784
EV/BV 3,5 2,8 0,9 5,4 11,73 0,418 2 788
Мультипликаторы знаний
P/(OI+R&D) -3,0 -3,2 -15,1 11,7 27,73 1,038 11 714
EV/(OI+R&D) -2,4 -1,6 -11,7 10,1 24,31 0,913 10 709
Справочно: среднеквадратичная ошибка - 0,540
Примечание. Мультипликаторы подсчитаны для каждой компании за каждый год исследуемого периода с использованием бухгалтерских значений на начало января и сентября. Критерии для расчета мультипликаторов и последующего включения в обобщенную статистику следующие: 1) компания является частью исследуемого сектора; 2) компания имеет 11-летний трек биржевой цены одной обыкновенной акции; 3) доступная форма отчетности 10К для SEC (Комиссия по ценным бумагам и биржам США).
довольно ограничено. Сравнивая балансовую стоимость и прибыль как два наиболее популярных фактора стоимости, исследование показывает, что мультипликаторы балансовой стоимости явно предпочтительнее. Низкая эффективность мультипликаторов денежных средств противоречит убеждению, что данные показатели эффективнее, чем показатели источников накоплений в представлении будущих выплат.
Данные, представленные в восьмой колонке, свидетельствует о низкой эффективности мультипликаторов знаний по сравнению с традиционными мультипликаторами. Несмотря на то, что биофармацевтические компании относятся к отрасли, сильно ориентированной на научную деятельность, традиционные мультипликаторы предоставляют лучшие оценки стоимости, чем мультипликаторы знаний. Причина может заключаться в различном механизме определения затрат на НИД среди компаний исследуемого сектора.
Сравнительные результаты оценки мультипликаторов по отношению к рыночной стоимости компании и оценки мультипликаторов по отношению к стоимости компании представлены в табл. 5. Для наглядности были подсчитаны абсолютные и
относительные значения эффективности эквивалентных мультипликаторов. Рассматривая отдельные мультипликаторы, можно отметить, что P/S и P/BV -это единственные мультипликаторы по отношению к рыночной стоимости с более низкой ошибкой среднего, по сравнению с аналогичными мультипликаторами. Разница в эффективности составляет 0,51 и 7,42% по сравнению с эквивалентами (EV/S и EV/BV соответственно). Для того чтобы показать обобщенное сравнение, средние показатели отдельных мультипликаторов суммируются. Сравнение свидетельствует о том, что эффективность мультипликаторов по отношению к стоимости компании на 6,04% выше, чем у аналогичных мультипликаторов по отношению к рыночной стоимости (с использованием ошибки среднего как показателя точности). Несмотря на то, что общий результат предпочтительнее для мультипликаторов по отношению к стоимости компании, некоторые мультипликаторы по отношению к рыночной стоимости объясняют рыночную стоимость компании гораздо лучше с помощью более подходящих (стабильных) факторов стоимости.
Далее необходимо отметить, что биофармацевтические компании тратят на НИД больше
Примечание. Отрицательные значения ошибок среднего свидетельствуют о преимуществе в эффективности мультипликаторов по отношению к рыночной стоимости компании против мультипликаторов по отношению к стоимости компании (например, использование мультипликатора Р/ВУ вместо ЕУ/ВУ снижает ошибку среднего до 7,42%. Для общего сравнения среднее значений различий также подсчитывается).
Таблица 5
Эффективность мультипликаторов по отношению к рыночной стоимости компании и мультипликаторов по отношению к стоимости компании
Показатель Ошибки среднего
Абсолютная разница Относительная разница,%
Общее сравнение мультипликаторов по отношению к рыночной стоимости компании и мультипликаторов по отношению к стоимости компании 0,051 6,04
Мультипликаторы источников накоплений
Р/З, ЕУ/З -0,004 -0,51
Р/01, ЕУ/01 0,053 8,60
Мультипликаторы денежных средств
Р/ОСЕ EV/0CF 0,110 15,83
Мультипликаторы балансовой стоимости
Р/ВУ, ЕУ/ВУ -0,031 -7,42
Мультипликаторы знаний
Р/(01+К&Б), ЕУ/(0№&Б) 0,125 13,69
средств, чем зарабатывают (рис. 1). Как среднее (550% от продаж), так и медиана (140% от продаж) подтверждают это наблюдение, при этом указывается на то, что сравниваемый мультипликатор имеет отрицательное значение. Кроме того, существует значительная разница в точности оценки между коэффициентами интенсивности НИД и наиболее точным мультипликатором знаний (EV/(OI+R&D)). Это означает, что затраты биофармацевтических компаний на НИД обычно сопровождаются другими значительными затратами. Также было обнаружено, что убыток от операционной деятельности развивающихся компаний зачастую близок к затратам на НИД. Следовательно, использование мультипликаторов знаний довольно ограничено при оценке биофармацевтических компаний. Кроме того, коэффициент интенсивности НИД на 50% эффективнее, чем мультипликаторы знаний. Возможно, данный коэффициент следует использовать вместо мультипликатора знания,
поскольку оба значения предоставляют сходную информацию о том, насколько интенсивно биофармацевтические компании обычно затрачивают на НИД.
Для того чтобы рассмотреть применимость значения стоимости компании в качестве показателя при выборе сравниваемых компаний исследуемого сектора, обобщенная статистика самого эффективного мультипликатора (Р/ВУ) сравнивается со статистикой I и У группами биофармацевтических компаний (табл. 6).
Колонка значений стандартного отклонения в табл. 7 свидетельствует об эффективности групп мультипликаторов, отобранных в соответствии с их значением стоимости компании. Из-за значительной разницы в числе наблюдений ошибка среднего не показывает реальной эффективности групп мультипликаторов со сходными рангами. Именно поэтому стандартное отклонение предпочтительнее использовать для сравнения.
Показатель Среднее Медиана 1-й квартиль 3-й квартиль Стандартное отклонение Ошибка среднего Число наблюдений
R&D/S 5,5 1,4 0,4 4,1 12,05 0,462 681
ЕУ/(0№&Б) -2,4 -1,6 -11,7 10,1 24,31 0,913 709
Ошибки среднего
R&D/S и EV/(0I+R&D) Абсолютная разница Относительная разница, %
-0,451 -49,40
Среднеквадратичная ошибка МЗЕ 0,524
Рис. 1. Обобщенная статистика и эффективность коэффициента интенсивности НИД
Таблица 6
Список биофармацевтических компаний в соответствии с их рангом
Показатель Компании
I группа
>10 млрд долл. ALXN, AMGN, BIIB, CELG, GILD, REGN, SHPG
II группа
1-10 млрд долл. ARIA, ARNA, BMRN, ILMN, INCY, ONXX, PDLI, QCOR, SGEN, VPHM, VRTX, VVUS
III группа
0,5- 1 млрд долл. DNDN, EXAS, EXEL, GEVA, IMGN, INFI, ITMN, LXRX, NPSP, SPPI, SQNM
IV группа
100-500 млн долл. AGEN, AMRI, ANIK, APDN, ARRY, CERS, CLDX, CLSN, CRIS, DYAX, IMMU, INSM, OGXI, RGEN, RPRX, SGMO, SPPT, VICL, XOMA
V группа
0-100 млн долл. ARWR, ASTM, BCRX, BDSI, BSTC, CVM*, CXM*, CYTR, DSCO, GERN, GNVC, HEB, IDRA, IG*, INO*, NBS*, ONTY, OPXA, OXBT, PGNX, PTIE, SDIX, STEM, TTNP
* - компании, торгуемые на АМЕХ.
Таблица 7
Эффективность использования рангов стоимости компании при выборе сопоставимых компаний
Показатель Среднее Медиана 1-й квартиль 3-й квартиль Стандартное отклонение Ошибка среднего Число наблюдений
Сектор 4,5 3,5 1,6 6,1 10,85 0,387 784
I группа 5,9 4,9 3,1 6,4 4,21 0,480 77
У группа 5,2 3,5 1,9 6,0 10,62 0,669 252
Временная стабильность
Временная стабильность полученных результатов также рассматривается в данном исследовании. Для того чтобы получить представление об устойчивости полученных результатов, показатели эффективности наиболее и наименее эффективных мультипликаторов (Р/ВУ и P/(0I+R&D) соответственно) и их среднее подсчитываются за каждый год в период с 2002 по 2012 г. Постоянство ошибок среднего выборки биофармацевтических компаний за исследуемый период представлено на рис. 2. Абсолютные уровни показателей эффективности в значительной степени непостоянны. Отмечаются два значительных отклонения. Первое произошло, после того как лопнул «Дот-комовский
пузырь» в США (2003 г.). Следующее отклонение совпадает с периодом восстановления от последствий глобального финансового кризиса (2012 г.). Примечательно, что довольно стабильный период наблюдается в течение сложного периода последнего кризиса (2008-2010 гг.). Отсутствие продолжительных прямых линий указывает на то, что результаты в целом недостаточно надежны за период выборки.
5,0 4,5 4,0 3,5 3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0
-P/(OI+R&D) .
- P/BV .
-The mean measure
Рис. 2. Временная стабильность ошибок среднего для наиболее и наименее эффективных мультипликаторов
Выводы
Представленное исследование рассматривает эффективность различных мультипликаторов, используемых в оценке стоимости биофармацевтических компаний. Используется база данных 73 публично торгуемых в США биофармацевтических компаний. Таблицы мультипликаторов за 11-летний период с 2002 по 2012 г. сформированы. Предлагаемый анализ предполагает прямую зависимость между рыночной оценкой стоимости и мультипликаторами. Сравниваемые компании выбраны из одного сектора исходя из их показателей стоимости компании.
По результатам исследования были сделаны следующие выводы:
1) метод оценки с помощью мультипликаторов не объясняет рыночной стоимости биофармацевтических компаний с достаточной точностью;
2) мультипликаторы по отношению к рыночной стоимости компании для оценки биофармацевтических компаний применимы менее, чем мультипликаторы по отношению к стоимости компании (исключением являются более стабильные факторы стоимости: уровень продаж и балансовая стоимость);
3) традиционные мультипликаторы эффективнее в оценке, чем мультипликаторы знаний, которые можно использовать только в качестве дополнения;
4) коэффициент интенсивности затрат на НИД может быть использован в оценке биофармацевтических компаний ввиду его более высокой эффективности по сравнению с мультипликаторами знаний;
5) ранги на основе показателя «Стоимость компании» могут быть использованы при выборе сравниваемых компаний исследуемого сектора.
Полученные результаты представляют ценность при использовании различных статистических показателей. Важным является то, что представленное исследование предоставляет комплексную базу данных для 73 публично торгуемых в США биофармацевтических компаний в течение одного периода времени. В целом результаты исследования расширяют знания о точности оценки стоимости различных мультипликаторов и помогают выяснить некоторые причины для использования мультипликаторов в качестве стандартного метода оценки.
Общепринятая методика и эмпирические результаты позволяют применять на практике полученные результаты. Было установлено, какого рода информацию рынок учитывает при оценке стоимости акций.
Исследование свидетельствует о значимости дополнительных, связанных со знанием мультипликаторов при определении стоимости биофармацевтических компаний. Оно также побуждает к дальнейшим исследованиям в сфере оценки публичных компаний. Расширение базы данных для анализа с помощью мультипликаторов компаний, торгуемых за пределами США, может быть предложено исследователям для дальнейшего изучения данного вопроса.
Список литературы
I. Элфорд A.B. Влияние категории сравниваемых компаний на точность оценки метода «цена/прибыль» // Журнал бухгалтерских исследований. 1992. № 30. С. 94-108.
2 . Ароярви O. Как оценивать биотехнологические компании: исследование современных методов и основных факторов стоимости / Хельсинкская школа экономики и бизнес-администрирования. Хельсинки, 2001.
3. ДрюсДж. Превращение биотехнологий в отрасль открытий новых лекарственных препаратов // Естественная биотехнология. 1998. № 16. С. 22-24.
4 . Гриликес Ц. Научно-исследовательская деятельность и производительность: эконометрическое доказательство / Чикагский университет. Чикаго, 1998.
5 . Катан С.Н., Рубэк Р.С. Оценка прогнозов объемов денежных средств: эмпирический анализ // Журнал финансов. 1995. № 50. С. 1059-1093.
6. Киган К.Д. Оценка биотехнологий: начальное руководство. Чичестер: Изд-во «Джон Вилей и Сыновья». 2008.
7 . Лию Дж., Ниссим Д., Томас Дж. К. Оценка стоимости с использованием мультипликаторов // Журнал бухгалтерских исследований. 2002. № 40. С. 135-172.
8. Лок Дж., Брукс Р. Оценка биотехнологических компаний с использованием коэффициента «цена/прибыль» // Журнал коммерческой биотехнологии. 2006. № 12. С. 254-260.
9 . МайрессиДж., СассенюM. Научно-исследовательская деятельность и производительность: изучение эконо-метрических исследований на уровне компаний // Научно-технологический обзор OECD. 1991. № 8. С. 9-44.
10 . Пинман С.Ч. Анализ финансовой отчетности и оценка ценных бумаг. 2-е изд. Нью-Йорк: Изд-во «Мак Гроу-Хилл». 2004.
II. Пратт С., Рейли Р., Швейхс Р. Оценка бизнеса. 3-е изд. Ирвин: Изд-во «Хомвуд». 2000.
12 Шрейнер A. Оценка стоимости с использованием мультипликаторов: эмпирическое исследование / Университет Санкт-Галлен, Швейцария. Санкт-Галлен, 2007.
13 . Танг K.M. Основное руководство для инвестиций в биотехнологии: как инвестировать в компании здравоохранения и естественнонаучного сектора. Фаррер Роад: Изд-во «Майнлэнд». 2002.
